Улучшение качества прогноза CTR с помощью мультизадачного обучения

ФИО студента: Кохтев Вадим Михайлович

Руководитель: Яшков Даниил Дмитриевич

Кампус/факультет: Факультет компьютерных наук

Программа: Финансовые технологии и анализ данных (Магистратура)

Год защиты: 2020

Для сайтов с объявлениями о продаже недвижимости крайне актуальна задача ранжирования контента. В данной работе рассмотрены подходы к мультизадачному обучению моделей ранжирования, прогнозирующих вероятность взаимодействия с объявлением в поисковой выдаче. Предложены и опробованы варианты обучения мультизадачных нейросетевых моделей, ранее не встречавшихся в научных работах, а так же показана их эффективность на реальных данных сервиса Яндекс.Недвижимость.

Выпускные квалификационные работы (ВКР) в НИУ ВШЭ выполняют все студенты в соответствии с университетским Положением и Правилами, определенными каждой образовательной программой.

Аннотации всех ВКР в обязательном порядке публикуются в свободном доступе на корпоративном портале НИУ ВШЭ.

Полный текст ВКР размещается в свободном доступе на портале НИУ ВШЭ только при наличии согласия студента – автора (правообладателя) работы либо, в случае выполнения работы коллективом студентов, при наличии согласия всех соавторов (правообладателей) работы. ВКР после размещения на портале НИУ ВШЭ приобретает статус электронной публикации.

ВКР являются объектами авторских прав, на их использование распространяются ограничения, предусмотренные законодательством Российской Федерации об интеллектуальной собственности.

В случае использования ВКР, в том числе путем цитирования, указание имени автора и источника заимствования обязательно.

Реестр дипломов НИУ ВШЭ